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SELLAS Life Sciences 宣布其在急性髓系白血病中的关键性 3 期 GPS REGAL 试验的中期分析结果为阳性
SELLAS Life Sciences 宣布其在急性髓系白血病中的关键性 3 期 GPS REGAL 试验的中期分析结果为阳性
热管理关键性能参数开发和系统分析
II。 引言电气化飞机热管理系统（TMS）设计已成为最近考虑的几种不同建筑和热管理技术的最新感兴趣的主题[1-3]。 这些飞机使用电力总成产生大部分或全部推进动力，因此它们比传统的燃油燃烧飞机上的电力系统产生的废热量多数。 此外，与喷气发动机推进的燃烧过程相比，热量更难拒绝，其中大部分热量通过废气排出。 对于电气推进，热量通常是由电动机绕组，电源设备，电池电池和其他与涡轮机发动机本质上耦合到自由式空气并不那么内在耦合的组件产生的。 因此，设计可以拒绝这种热量的TM的挑战是一个重大的挑战，而无需通过额外的TMS重量，阻力和功耗否定电气化的好处。 许多先前的研究都大小和建模为电气化飞机TMS，但很少考虑系统的故障模式和组件所需的冗余。 此外，许多研究不会在当前飞机获得飞行的环境中进行TMS的规模或评估性能。 本研究旨在量化体重，II。引言电气化飞机热管理系统（TMS）设计已成为最近考虑的几种不同建筑和热管理技术的最新感兴趣的主题[1-3]。这些飞机使用电力总成产生大部分或全部推进动力，因此它们比传统的燃油燃烧飞机上的电力系统产生的废热量多数。此外，与喷气发动机推进的燃烧过程相比，热量更难拒绝，其中大部分热量通过废气排出。对于电气推进，热量通常是由电动机绕组，电源设备，电池电池和其他与涡轮机发动机本质上耦合到自由式空气并不那么内在耦合的组件产生的。因此，设计可以拒绝这种热量的TM的挑战是一个重大的挑战，而无需通过额外的TMS重量，阻力和功耗否定电气化的好处。许多先前的研究都大小和建模为电气化飞机TMS，但很少考虑系统的故障模式和组件所需的冗余。此外，许多研究不会在当前飞机获得飞行的环境中进行TMS的规模或评估性能。本研究旨在量化体重，
Lantheus 将在 2024 年 ESMO 大会期间展示 PSMA 阳性转移性去势抵抗性前列腺癌 3 期关键性 SPLASH 试验的更多临床数据
前瞻性和警示性声明的安全港 本新闻稿包含受风险和不确定性影响的“前瞻性声明”。前瞻性声明包括但不限于与 PNT2002 潜力有关的声明以及有关 Lantheus 对未来的期望、希望、信念、意图或战略的声明。此外，任何涉及未来事件或情况的预测、预报或其他特征的声明（包括任何基本假设）均为前瞻性声明。前瞻性陈述可通过使用诸如“开发”、“加快”、“将”和其他类似术语来识别。此类前瞻性陈述基于当前计划、估计和预期，这些计划、估计和预期受风险和不确定性的影响，可能导致实际结果与前瞻性陈述中描述的结果大不相同。可能导致我们的实际结果与前瞻性陈述中描述的结果大不相同的风险和不确定性包括 (i) 完整数据可用后 SPLASH 试验的结果； (ii) 延迟获得或未能获得 FDA 和监管机构对 PNT2002 的积极监管结果； (iii) 与 Lantheus 成功推出 PNT2002 作为商业产品的能力相关的额外成本和风险； (iv) 市场和患者对 PNT2002 作为放射性药物治疗的接受度； (v) 竞争产品和疗法的存在、可用性和概况； (vi) Lantheus 获得并维持 PNT2002 的充分编码、覆盖范围和付款的能力；(vii) PNT2002 的知识产权保护；(viii) POINT 成功开发和扩展制造能力以支持 PNT2002 的推出的能力；以及 (ix) Lantheus 向美国证券交易委员会提交的文件中讨论的风险和不确定性（包括其 10-K 表年度报告和 10-Q 表季度报告中“风险因素”部分中所述的风险和不确定性）。包含前瞻性陈述不应被视为表示此类计划、估计和预期将实现。敬请读者不要过分依赖本文中包含的前瞻性陈述，这些陈述仅代表截至本文日期的观点。Lantheus 不承担公开更新任何前瞻性声明的义务，无论是由于新信息、未来发展还是其他原因，除非法律另有要求。
提出案例：解决加勒比海岛屿发展中国家发展挑战的关键性别考虑
议员是塑造国家议程的关键参与者，可以在实施和解决该地区关键发展问题的性别方面中发挥不可或缺的作用。本文档已准备好通过提供介绍性信息，支持影响SID的关键问题的性别维度，即气候变化，犯罪和暴力，债务，教育，粮食安全，海洋，可持续的能源使用和消费，水和卫生的关键问题的性别方面，以支持SID的关键问题的性别维度来支持这项工作中的议员。这些信息已被构建，以提供具体论点，这些论点可用于提倡在检查这些问题时应用性别镜头，并强调在制定包容性，有效响应的决策中必须考虑的现实。
评估电池降解作为多目标优化多载体能量系统的关键性能指标
在多目标优化中广泛采用了帕累托前沿，尤其是在多载体能量系统建模中。尽管有各种方法可以推导边界，但它代表了不同的最佳解决方案，从而使最终选择非平凡。建模者的专业知识对于确定分配给每个目标的重量因素至关重要，以从帕累托前沿选择最终解决方案。本研究提出了一种支持这种决策的新方法，引入了通过物理电池建模评估的其他关键性能指标，即电池的健康状况。通过比较多目标多载体能源系统中的不同调度方案，每个计划都与其独特的电池操作策略进行了比较，该新引入的指标已部署，以自动从帕累托边境识别最终解决方案，而无需额外的加权系数。因此，这种方法可以自动化决策过程，该过程支持简单的工程，尤其是对于小型多能系统（例如智能家居），例如这项工作中提出的案例研究具有四个具有四个不同能量载体的案例研究，它采用了12 v 128 v 128 AH LFP化学电池模块，证明了此自动选择过程的有效性。此外，与整个边界的最大值相比，自动选择的解决方案在CO 2排放中的降低27.96％，总成本降低了3.67％。在长期操作中，这种方法有可能将电池寿命延长高达26.67％，从而直接影响多载体能源系统的经济性。
有关驾驶用例的技术报告，用于高度自动化驾驶和关键性能指标
摘要 - 白皮书着重于通过减轻车辆到所有（V2X）通信的脆弱性来增强自主驾驶安全性，以欺骗和障碍。它通过通过V2X技术提高检测和情境意识来解决弱势道路使用者（VRU）的保护。重点放在超越5G虚拟环境的域适应性上，用于V2X系统的网络安全测试（B5GCYBERTESTV2X）模拟平台，以承受现实世界中的状况。提出了基于天线阵列的系统，以减轻干扰和欺骗攻击的负面影响，特别是在城市场景等区域中。这些系统可以减轻干扰器信号，扩大合法的信号，并且在欺骗攻击的情况下，它们可以提取参数，以供欺骗器识别。半监督和无监督的学习方法，以提高复杂环境中的性能和鲁棒性的潜力。本文是指来自德国深入事故数据库（GIDAS）的相关场景 - 包括交叉点，车道变更，合并以及行人或骑自行车的情况。白皮书是在七个部分中结构的：简介，项目和V2X系统描述，挑战和对策，基于Gidas和3GPP的驾驶用例（DUC），基于AI的缓解策略和模拟研究，并提出了3GGPP报告后的拟议关键绩效指标（KPIS）。它有助于综合的B5GCYBERTESTV2X项目。
III期关键性比较临床试验（INCOVACC）和肌内covid 19疫苗（Covaxin®）
除了预防疾病外，Covid-19候选疫苗的最优选特征之一是减少SARS-COV-2的传播和感染的能力。与肌内疫苗不同，鼻腔内COVID-19疫苗可能通过产生粘膜免疫来提供这种疫苗。在这个开放标签的，随机的，多中心，第3阶段临床试验（CTRI/2022/02/40065;临床Trials.gov：NCT05522335）中，健康的成年人被随机分配，以接受两次剂量，分别接受两次剂量，分别为28天，分开，分别是鼻腔内腺病毒的sars-Sars-cov-cov-cov-cov-254（BBV154）或BBV154444。疫苗，Covaxin®。在2022年4月16日至6月4日之间，我们招募了3160名受试者，其中2971人接受了2剂BBV154，161剂接受了Covaxin。在第二剂剂量后的第42天，BBV154引起了针对祖先（Wuhan）病毒的显着性血清中和抗体滴度，该抗体（Wuhan）病毒符合BBV154比Covaxin®的预先确定的优势标准。此外，两种疫苗均显示出针对Omicron Ba.5变体的交叉保护。唾液IgA滴度较高。此外，对T细胞免疫力的广泛评估显示，由于先前感染而引起的两个队列中的反应。然而，BBV154显示出明显的祖先特异性Iga-分泌的浆质，疫苗接种后，而covaxin受体则显示出显着的OMICRON特定特异性iga scretnecretrasters contermablasts，仅在第42天。两种疫苗的耐受性都很好。总体报道的征集反应为6.9％和25.5％，在BBV154和Covaxin®参与者中，未经请求的反应分别为1.2％和3.1％。
考虑可靠性改进难度、关键性和子系统依赖性，开发光电系统可靠性分配的经济模型
摘要 各行业光电设备的特性以及降低成本的目标追求要求光电系统具有高可靠性。在这方面，可以通过可靠性分配问题来解决可靠性改进。必须提高子系统的可靠性，以确保符合设计人员的意见，满足要求以及定义的必要功能。本研究试图通过最大化系统可靠性和最小化成本来开发一个多目标模型，以研究设计阶段成本以及生产阶段成本。为了研究设计阶段可靠性改进的可行性，使用系统中有效的可行性因素，并将 sigma 水平指数纳入生产阶段作为可靠性改进难度因素。因此，考虑了子系统可靠性改进的优先级。通过设计结构矩阵研究子系统依赖程度，并将其与修正的关键性一起纳入模型的局限性中。通过目标规划将主模型转化为单目标模型。该模型在光电系统上实现，并对结果进行了分析。在该方法中，可靠性分配分为两个步骤。首先，根据分配权重确定子系统的可靠性范围。然后，根据子系统可靠性改进的成本和优先级启动改进。
机器学习估计电池效率和智能能源系统中相关的关键性能指标
随着可再生能源用于生产电力的，储能系统正成为稳定电网的重要组成部分。 在这种情况下，已证明固定的电池存储是解决可再生能源的间歇性质的解决方案，这是一个重大问题。 在全球范围内，安装的电池电源能力在过去几年中有所增加，其中1次进一步增加，尤其是在美国2和欧洲。 3固定的储能系统应用与电站，工业消费者和住宅建筑有关，在自己的能源共同生产的情况下优化了使用时间/能源成本4。 此外，使用二人电池在固定应用中使用了第一个预期生命的末端，，储能系统正成为稳定电网的重要组成部分。在这种情况下，已证明固定的电池存储是解决可再生能源的间歇性质的解决方案，这是一个重大问题。在全球范围内，安装的电池电源能力在过去几年中有所增加，其中1次进一步增加，尤其是在美国2和欧洲。3固定的储能系统应用与电站，工业消费者和住宅建筑有关，在自己的能源共同生产的情况下优化了使用时间/能源成本4。此外，使用二人电池在固定应用中使用了第一个预期生命的末端，
基于模糊的故障模式、影响和关键性分析应用于网络电网
摘要：故障模式、影响和危害性分析 (FMECA) 是一种定性风险分析方法，广泛应用于各种工业和服务应用。尽管该方法广受欢迎，但多年来，文献中分析了该方法的几个缺点。获取故障模式风险水平的传统方法不考虑风险因素之间的任何相对重要性，并且可能不一定代表 FMECA 团队成员的真实风险感知，通常用自然语言表达。本文介绍了 I 型模糊推理系统 (FIS) 的应用，作为改进经典 FMECA 分析中故障模式风险水平计算的替代方案，以及它在网络电网中的应用。我们基于模糊的 FMECA 首先考虑由 FMECA 专家定义的一组模糊变量，以体现与人类语言相关的不确定性。其次，使用“七加或减二”标准来设置每个变量的模糊集数量，形成一个由 125 条模糊规则组成的规则库，以表示专家的风险感知。在电力系统框架中，新的基于模糊的 FMECA 用于网络电网系统的可靠性分析，评估其相对于传统 FMECA 的优势。本文提供了以下三个关键贡献：(1) 使用模糊集表示与 FMECA 专家相关的不确定性，(2) 通过